Así predice el riesgo de autismo la inteligencia artificial

Un nuevo modelo de aprendizaje automático puede predecir el autismo en niños pequeños a partir de información relativamente limitada. Así lo demuestra un nuevo estudio del Instituto Karolinska (Suecia) publicado en ' JAMA Network Open ' . El modelo puede facilitar la detección temprana del autismo, lo que es importante para brindar el apoyo adecuado. «Con una precisión de casi el 80% para niños menores de dos años, esperamos que sea una herramienta valiosa para la atención médica», dice Kristiina Tammimies, autora del estudio. El equipo utilizó una gran base de datos estadounidense (SPARK) con información sobre cerca de 30.000 personas con y sin trastornos del espectro autista. Al analizar una combinación de 28 parámetros diferentes, desarrollaron cuatro modelos de aprendizaje automático distintos para identificar patrones en los datos. Los parámetros seleccionados fueron información sobre los niños que se puede obtener sin evaluaciones exhaustivas ni pruebas médicas antes de los 24 meses de edad. El modelo con mejor rendimiento se denominó « AutMedAI «. En un grupo de casi 12.000 personas, el modelo AutMedAI fue capaz de identificar aproximadamente al 80% de los niños con autismo. En combinaciones específicas con otros parámetros, la edad de la primera sonrisa, la primera frase corta y la presencia de dificultades alimentarias fueron fuertes predictores del autismo. « Los resultados del estudio son significativos porque muestran que es posible identificar a individuos con probabilidades de tener autismo a partir de información relativamente limitada y fácilmente disponible », explica el primer autor del estudio Shyam Rajagopalan. El diagnóstico temprano es fundamental, según los investigadores, para implementar intervenciones efectivas que puedan ayudar a los niños con autismo a desarrollarse óptimamente. «Esto puede cambiar drásticamente las condiciones para el diagnóstico y las intervenciones tempranas y, en última instancia, mejorar la calidad de vida de muchas personas y sus familias», afirma Shyam Rajagopalan. En el estudio, el modelo de IA mostró buenos resultados en la identificación de niños con dificultades más extensas en la comunicación social y la capacidad cognitiva y con retrasos más generales en el desarrollo. El equipo de investigación está planeando ahora realizar más mejoras y validar el modelo en entornos clínicos. También se está trabajando para incluir información genética en el modelo, lo que puede dar lugar a predicciones aún más específicas y precisas.